di Massimo Conte

 

Complessità. Uomini e idee al confine tra ordine e caos” è il settimo libro segnalato per la “Biblioteca dei classici della complessità”, al Complexity Literacy Web-Meeting dell’autunno 2020, evento co-organizzato dal Complexity Education Project insieme al Complexity Institute.

 

Le Domande

Perché circa 600 milioni di anni fa alcune cellule iniziarono ad aggregarsi, dando vita prima ad organismi pluricellulari e poi sempre più complessi, fino ad arrivare all’uomo? Se l’evoluzione si regge sulla sopravvivenza del più forte, perché oltre alla competizione esistono anche fiducia e cooperazione?

Che cos’è la vita? Solo una forma molto complicata di chimica del carbonio? O qualcosa di più sottile?

Che cos’è la mente? In che modo da una massa pesante poco più di un chilo e mezzo (il cervello) possono nascere qualità inafferrabili come la sensazione, il pensiero, l’intenzionalità e la coscienza?

Perché esiste qualcosa invece del nulla? Da un lato sappiamo che dal Big Bang in avanti l’universo ha mostrato una tendenza al disordine, alla dissoluzione e al decadimento, come da secondo principio della termodinamica. Eppure ha generato strutture su ogni scala: galassie, stelle, piante, animali, cervelli.

La domanda è: in che modo? Forse alla tendenza al disordine si contrappone una tendenza altrettanto forte all’ordine, alla struttura e all’organizzazione? Come possono i due processi agire contemporaneamente?

 

Le risposte

Questi interrogativi hanno un aspetto in comune: si riferiscono tutti ad un sistema complesso, cioè un sistema in cui sono coinvolti numerosi fattori interdipendenti. Basta pensare alle cellule, ai cervelli, alle società.

Attraverso delle interazioni in un sistema sviluppa un’autorganizzazione spontanea: individui che cercano di soddisfare i propri bisogni materiali si danno inconsciamente una struttura economica basata su compravendita; i geni di un embrione si sviluppano un determinato modo per produrre cellule di tipo diverso; gli uccelli in volo si adattano al comportamento dei vicini, disponendosi istintivamente in uno stormo; gli organismi si adattano di continuo l’uno all’altro tramite il processo di evoluzione, formando un ecosistema. Sono tutti esempi in cui gruppi di agenti si organizzano in un reciproco accomodamento e riescono a trascendere sé stessi, arrivando ad avere proprietà collettive irraggiungibili a livello individuale, come la vita, il pensiero e l’intenzionalità.

Si tratta, inoltre, di sistemi adattativi, perché non si limitano a reagire passivamente agli eventi, ma si sforzano attivamente per volgere a proprio vantaggio qualsiasi circostanza. Così il cervello umano riorganizza i suoi miliardi di connessioni neurali per apprendere dall’esperienza, le specie si evolvono per garantirsi migliori probabilità di sopravvivenza nell’ambiente in trasformazione, e lo stesso fanno le aziende e le industrie.

Inoltre, tutti questi sistemi hanno acquisito la capacità di conciliare ordine e caos in uno stato di equilibrio, che si può definire margine del caos: i componenti non raggiungono mai una posizione stabile e tuttavia non si dissolvono nella turbolenza. Il margine del caos è dove la vita ha abbastanza stabilità da sostenersi e creatività sufficiente da meritare il nome di vita. Il margine del caos è il campo di battaglia perennemente in bilico tra inerzia e anarchia, l’unico luogo in cui un sistema complesso può spontaneo, adattativo e vivo.

Il centro nevralgico della nuova rivoluzione della complessità, in cui scienziati provenienti da discipline diverse vedono analogie e funzionamenti comuni dei sistemi, è il Santa Fe Institute, fondato a metà anni ottanta da un gruppo eclettico di ricercatori, di cui fanno parte premi nobel come i fisici Murray Gell-Mann e Philip Anderson, o l’economista Kenneth Arrow.

 

L’autore

La storia del Santa Fe Institute è stata raccontata da Morris Waldrop, fisico e giornalista scientifico di professione, nel libro oggi quasi introvabile “Complessità.Uomini e idee al confine tra ordine e caos” edito nel 1996.

 

Come lo presenta l’editore

Lungo i corridoi stipati di schedari, davanti agli schermi di computer animati dalle strane evoluzioni di automi biomorfi, nel corso di seminari improvvisati a colazione e in interminabili discussioni notturne attorno al tavolo da cucina, ogni istante della giornata a Santa Fe trasuda eccitazione e fermento intellettuale, tra proposte e ipotesi ardite che si incrociano nella comune sensazione di stare contribuendo a qualcosa di importante.

Fondato nel 1984 tra le mura di un ex Convento nel New Mexico, l’istituto di Santa Fe non si pone regole ortodosse né impone vincoli ai suoi partecipanti, nella convinzione che proprio dal confronto interdisciplinare possa emergere una nuova visione unificatrice della scienza.

 

L’indice dei contenuti

Si tratta di un libro sulla scienza della complessità. Un ambito di ricerca vasto e innovativo da non avere ancora confini precisi; questo perché gli studi sulla complessità affrontano problemi che sfidano tutte le categorie convenzionali.

Vediamo adesso i capitoli principali di cosa trattano.

 

  1. Il concetto irlandese di eroe

Brian Arthur, economista controcorrente e fuori dagli schemi, che si rende conto che le vecchie categorie della scienza iniziavano a sfaldarsi, e che una nuova scienza unificata stava per nascere.

Va oltre la teoria economica neoclassica, e si mette a studiare l’instabilità: il principio dei rendimenti crescenti (secondo il principio evangelico “a chi sarà dato”, o la legge di potenza degli hub, come vent’anni dopo sarà chiamata dalla nuova scienza delle reti). Non più un’economia basata su un assoluto equilibrio (la domanda è sempre uguale all’offerta), che sembra un meccanismo perfetto, che ad Arthur ricordava l’illuminismo settecentesco e le leggi di Newton. Come se la società umana fosse una macchina ben oliata governata dalla mano invisibile di Smith.

 

Arthur: idea dei rendimenti crescenti, ovvero andare oltre uno dei punti di riferimenti dell’economia neoclassica, il concetto di equilibrio. Si creano quelle che Arthur definisce configurazioni: attraverso dei meccanismi di feedback positivi, si riscontrano nei sistemi economici le stesse dinamiche dei sistemi viventi, la tendenza all’autorinforzo. A chi ha, sarà dato ancora di più; o, detto in altre parole, chi vince prende tutto (i mercati dell’alta tecnologia, 30 anni dopo le riflessioni di Arthur, lo hanno ulteriormente dimostrato).

Piccoli eventi iniziali (i lock in), contingenze storiche (la dipendenza dal percorso), che potevano generare grandi conseguenze, cioè successive posizioni di vantaggio. Ad esempio l’utilizzo della tastiera qwerty, il successo del motore a benzina rispetto a quello a vapore, del sistema vhs nei confronti del betamax. In qualche modo, l’effetto farfalla applicato all’economia!

 

  1. La rivolta dei vecchi turchi

L’organizzazione del primo convegno del Santa Fe Institute da parte di Kenneth Arrow, premio nobel per l’economia, e Phil Anderson, nobel per la fisica, George Cowan (ex capo ricercatore a Los Alamos) e Murray Gell-Mann, premio nobel per la fisica per la scoperta dei quark.

Crearono il SFI come organizzazione privata per studiare i sistemi complessi, “espressione con cui intendevano qualsiasi fenomeno, dalla fisica della materia condensata alla società nel suo insieme: qualsiasi cosa si componesse di un gran numero di parti fortemente interattive”. Si trattava di un istituto senza insegnanti, che puntava a creare una rete vasta e interdisciplinare di ricercatori, fondato da un gruppo di accademici noti e… ricchi di premi nobel e fama. L’obiettivo era diffondere la rivoluzione scientifica della scienza della complessità.

Cowan si rendeva conto della frammentazione della scienza: discipline profondamente radicate e separate l’una dall’altra, al punto da soffocarsi da sole. Inoltre, grazie al progresso tecnologico dei computer, gli scienziati potevano sviluppare simulazioni molto complesse con molte variabili, cosa inimmaginabile nei decenni precedenti. Affrontare sistemi molto complessi era diventato possibile. Si inizia a parlare di dinamica non lineare, in cui il tutto può essere maggiore della somma delle sue parti.

Il fenomeno non lineare più sorprendente è il caos: ogni cosa è connessa all’altra, spesso con un’incredibile sensibilità. In determinate circostanze il minimo cambiamento può crescere fino a rendere del tutto imprevedibile (cioè caotico) il futuro del sistema.

 

Un altro dei “grandi vecchi” coinvolti sin dalle origini nel progetto del SFI era Phil Anderson, nobel per la fisica nel 1977 per le ricerche in fisica della materia condensata. Autorevole tanto quanto l’estroverso Gell-Mann, ma con uno stile più sobrio. Nel 1972 aveva pubblicato il famoso paper “More is different”, in cui sosteneva che la convinzione che l’universo sia governato da una legge naturale (in altre parole, che esista cioè una forma di riduzionismo filosoficamente corretta) non implica che le leggi e le particelle fondamentali siano le uniche cose che valga la pena studiare. Ci sono altri problemi reali del resto della scienza e della società. C’è una questione di scala e di complessità. Ad esempio, lo stato liquido dell’acqua (composta da molecole di idrogeno e ossigeno) è una proprietà emergente del sistema, che non appartiene ai singoli elementi. E allo stesso modo sono proprietà emergenti la vita (molecole, DNA e proteine che seguono le leggi della chimica) e il cervello (miliardi di neuroni in connessione). Come scriveva nel suo articolo “a ogni livello di complessità, appaiono caratteristiche del tutto nuove. E in ogni fase sono necessarie nuove leggi, nuovi concetti e nuove generalizzazioni, che richiedono gli stessi gradi di ispirazione e creatività richiesti dalle fasi precedenti. La psicologia non è biologia applicata, nè la biologia è chimica applicata”.

Sin dall’organizzazione del primo convegno del SFI (a fine 1984), l’obiettivo posto dai fondatori era quello di riuscire a far dialogare esperti di discipline diverse. E sin dai primi scambi divenne chiaro a molti che i problemi che affrontavano nelle relative discipline avevano molte analogie e somiglianze, c’era cioè la possibilità di trovare un terreno comune di dialogo. A partire dallo studio di molti agenti (che fossero cellule, consumatori, neuroni, specie) si passava all’analisi di nuove strutture emergenti. Iniziava a diventare chiaro, tra gli studiosi presenti, che la complessità poteva essere vista come la scienza dell’emergente, di cui trovare le leggi fondamentali.

 

 

  1. I segreti del grande vecchio

Altro personaggio coinvolto sin quasi dall’inizio nell’avventura del Santa Fe Institute era Stuart Kauffman, biologo che focalizzava i suoi studi sul concetto di ordine: per lui “l’ordine era la risposta al mistero dell’esistenza umana, in grado di spiegare la nostra condizione di creature viventi e pensanti in un universo apparentemente governato dalla casualità, dal caos e dalla cieca legge naturale” (p.154). Kauffman sostiene invece che l’autorganizzazione della vita (l’ordine un sistema regolatore di geni) è l’altra faccia della selezione naturale.

Ipotizza che la vita sia iniziata a partire da insiemi autocatalitici di molecole, una rete di composti chimici nel brodo primordiale, in grado di crescere ed evolversi, dato un livello minimo di complessità delle interazioni presenti. Quindi ordine nato spontaneamente a partire dalle leggi della fisica e della chimica.

 

  1. “Ma voi ci credete davvero?”

In questo capitolo si narra del primo convegno “misto” organizzato dal Santa Fe Institute nel 1987, invitando economisti e fisici di primo livello come P. Anderson, K. Arrow, M. Gell-Mann. Un primo tentativo di trovare un terreno comune per parlare di complessità nel nascente istituto. Un esperimento coraggioso per provare a creare una comunità che andasse oltre i confini delle singole discipline, fino ad allora inesistente.

 

  1. Il maestro del gioco

Un altro dei partecipanti al convegno già citato fu John Holland, esperto di informatica e studioso dei “sistemi complessi adattivi”: ne sono esempi i cervelli, i sistemi immunitari, i sistemi ecologici, le cellule, le colonie di formiche, organizzazioni sociali. Ogni sistema di questo tipo ha alcune proprietà fondamentali: è composto da una rete di molti agenti che operano in parallelo (cellule nervose nei cervelli, specie in un sistema ecologico, ad esempio) in un ambiente determinato dalle sue interazioni con gli altri agenti del sistema.

In un sistema complesso di questo tipo, il controllo tende ad essere decentrato; ci sono competizione e cooperazione tra gli agenti; ha numerosi livelli di organizzazione, in cui gli agenti di ogni livello servono come mattoni per gli agenti di livello superiore: un gruppo di proteine, lipidi e acidi nucleici forma una cellula, più cellule formano un tessuto, più tessuti di un organo. Ed ecco qui il concetto di “emergenza”.

Inoltre, i sistemi complessi adattativi accumulando esperienza, continuano a riesaminare e organizzare i loro mattoni. Il cervello, ad esempio lavora incessantemente per rinsaldare o indebolire le connessioni neuronali.

In questi sistemi, uno dei principali sistemi di adattamento e apprendimento prevede la revisione e la combinazione dei “mattoni”.

Ogni sistema complesso adattativo è composto da varie nicchie, che vengono sfruttate ognuna da un agente adatto ad occuparla: nell’economia c’è spazio per i programmatori e per gli idraulici; uno per le acciaierie e uno per i negozi di animali domestici. Non sono sistemi in equilibrio, ma in continua transizione. Un sistema adattativo in stato di equilibrio non è stabile: è morto. Sono sistemi caratterizzati dalla continua novità; gli agenti ottimizzano il loro comportamento in relazione a quello degli altri agenti.

Attraverso la retroazione con l’ambiente apprendono ed evolvono.

 

  1. La vita al margine del caos

Chris Langton, ex allievo di Holland, è un altro dei protagonisti di questa storia. Studia la “vita artificiale”, definizione da lui coniata: “cominciai a usare ‘vita artificiale’ per analogia con ‘intelligenza artificiale’ – spiega. La vita artificiale tentava di capire l’evoluzione allo stesso modo in cui l’intelligenza artificiale cercava di capire la neuropsicologia” (p. 341).

Anche in questo caso, come già visto per gli altri protagonisti raccontati in questo libro, si trattava di un esploratore di territori di confine. Poco compreso quindi, quando proponeva le sue ricerche, tanto dagli informatici quanto dagli antropologi.

A partire dal gioco “Life” di Conway (l’esempio più famoso di automa cellulare), una griglia bidimensionale di quadratini neri (vivi) e bianchi (morti), si poteva studiare l’evoluzione del sistema, partendo da semplici regole in base alla quale ogni agente (ogni quadratino) viveva o moriva in base allo stato dei vicini.

A partire dagli automi cellulari in grado di riprodursi teorizzati da Von Neumann, Langton programmò con il suo Apple II il primo automa cellulare in grado di autoriprodursi. Il programma non eseguiva solo regole esterne, ma era autosufficiente, era cioè in grado di replicarsi. Come se fosse un organismo.

Successivamente Langton studiò come gli automi cellulari potessero riprodurre le regole delle 4 classi di universalità Wolfram, che descrivono il funzionamento di questi sistemi dinamici non lineari. In particolare, studiando la transizione di fase (Classe IV) trovò un punto di equilibrio tra ordine e caos: a determinate condizioni di parametri di questi automi cellulari avviene qualcosa di simile alla transizione da ghiaccio ad acqua. Uno stato intermedio tra ordine (schemi che si ripetono, prevedibili) e caos (schemi imprevedibili e non replicabili). L’espressione che con più precisione esprimeva quel fenomeno era “margine del caos”.

 

  1. Un’economia sotto vetro

Dopo una serie crescente di convegni, iniziano ad arrivare i finanziamenti, sia governativi, sia da privati. Sul lato del programma di ricerca economico, affidato a Brian Arthur, l’approccio seguito è sempre quello dei rendimenti crescenti della razionalità limitata e dei meccanismi di evoluzione ed apprendimento. L’economia viene pensata come qualcosa di organico, adattativo, vitale. Il mondo viene visto come un sistema in equilibrio sempre precario al margine del caos.

La riflessione su un nuovo modo di pensare l’economia permise al gruppo di Santa Fe di comprendere la possibilità di avere una vera scienza, ma senza fare previsioni certe; perché sono in realtà comprensione e spiegazione (e non la previsione) le vere essenze della scienza.

 

  1. Aspettando Carnot

Chris Langton, curando la atti della conferenza sulla Vita Artificiale tenuta nel 1989 al Santa Fe Institute, realizza una sorta di manifesto chiaro e sintetico sul tema.

La vita artificiale è essenzialmente l’opposto della biologia convenzionale. Cerca di comprendere l’esistenza per sintesi, assemblando pezzi “semplici” per generare un comportamento simile alla vita in sistemi artificiali. Non è una proprietà della materia in sé, ma della sua organizzazione.

Langton, in particolare, sottolineava che “la cosa più sorprendente che abbiamo appreso dalla simulazione di sistemi fisici complessi è che il comportamento complesso non ha necessariamente radici complesse. Un comportamento interessante per la sua complessità può emergere dall’unione di elementi semplicissimi” (p. 447). Ne è un esempio la simulazione di uno stormo di uccelli, presentata da Craig Reynolds: tre semplici regole locali consentono l’emergere di un comportamento complesso collettivo.

Altro personaggio del Santa Fe Institute è Doyne Farmer, fisico a Los Alamos, che segue Langton nella sua tesi di dottorato, pur essendo di cinque anni più giovane del suo studente (Langton era uno studente particolare, arrivato a conseguire il dottorato alla soglia dei 40 anni). Supporta Langton nella sua ricerca sulla vita artificiale. Si sofferma in particolare su alcuni concetti chiave:

  • Emergenza: i gruppi di agenti, nel tentativo costante di reciproco adattamento e coerenza, cercano di trascendere sé stessi e diventare “qualcosa di più”. Farmer si concentra sui modelli connessionistici, cioè l’idea di rappresentare un gruppo di agenti come nodi di una rete collegati tra loro. Da un punto di vista complesso, gli studiosi di vita artificiale come Langton affermano che l’essenza della vita sta nell’organizzazione e non nelle molecole.
  • Margine del caos: per capire un sistema complesso bisogna comprendere la danza tra competizione e cooperazione dei suoi elementi. Langton, come già detto nel libro, attraverso le sue simulazioni scoprì una sorta di transizioni di fase al margine del caos, all’interno degli automi cellulari. Sosteneva che la vita sia resa possibile la vita (e la mente) sia un certo equilibrio tra disordine e ordine. Bisognerebbe guardare i comportamenti dei sistemi, piuttosto che i loro componenti. La complessità si trova in una transizione di fase astratta, così come avviene nel margine del caos che c’è tra stato liquido e stato solido dell’acqua.

 

Kauffmann, all’epoca di stesura del libro, affermava che “noi [del Santa Fe Institute] stiamo cercando nella scienza della complessità la legge generale che nell’universo governa la formazione delle configurazioni in sistemi complessi non in equilibrio. E dobbiamo inventare concetti appropriati” (p. 480).

Il titolo del capitolo “aspettando Carnot” sta ad indicare la situazione della nascente scienza della complessità negli anni 80, in analogia alla fisica ad inizio ‘800, quando prima Carnot e poi Joule individuarono secondo e primo principio della termodinamica. La complessità era (è) sulla soglia della sistematizzazione della conoscenza, che pian piano sta progredendo e si sta sistematizzando. Al Santa Fe erano guidati dalla ricerca di un “nuovo secondo principio della termodinamica” (nel senso di altrettanto fondamentale) in grado di spiegare in che modo entità emergenti mostrino i comportamenti più interessanti quando si trovano al margine del caos”.

Fu Langton a far capire a Kauffman che il margine del caos era molto più di un semplice confine di separazione tra sistemi ordinati e sistemi caotici. Il margine del caos è una regione speciale a sé, in cui si possono trovare sistemi con comportamenti complessi, simili a quelli della vita (p. 485).

 

  1. Lavori in corso

In questo capitolo si tirano le fila sul punto di avanzamento delle teoria della complessità, al momento di scrittura del libro (primi anni novanta).

Dice Brian Arthur: “le cose si stanno chiarendo. Mentre iniziamo a capirei si sistemi complessi, capiamo anche di far parte di un mondo caleidoscopico sempre mutevole, interconnesso, non lineare. Il problema è come comportarci in un mondo simile. La risposta è: mantenere aperto il maggior numero di scelte possibili” (p. 538).

Secondo Arthur il ruolo del Santa Fe Institute non è quello di trasformarsi in un nuovo centro di pensiero politico, ma di aiutare ad osservare il fiume in continuo mutamento e a capire ciò che stiamo vedendo. Il principio ispiratore dell’Istituto è il desiderio di essere presenti là dove si creano le metafore e il vocabolario per lo studio dei sistemi complessi. Come ad esempio la nuova metafora, nata dalle simulazioni al computer di Langton, del margine del caos.